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Updated: Sep 9, 2025

Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM
Published on: October 11, 2016
Evaluación de riesgos ecológicos y gestión de incendios forestales en Tamil Nadu, India: un enfoque basado en el
Gowhar Meraj1,2, Shizuka Hashimoto2, Rajarshi Dasgupta3
1Department of Biology, Chemistry and Environmental Sciences, College of Arts and Sciences, American University of Sharjah, Sharjah, UAE.
El mapeo del riesgo de incendios forestales en Tamil Nadu identificó zonas de alto riesgo, impulsadas principalmente por la proximidad a las tierras de cultivo y los pastizales. Esto permite una planificación específica de la supresión de incendios forestales para una asignación efectiva de recursos.
Área de la Ciencia:
- Modelado ecológico
- Ciencias forestales
- Estudios de impacto del cambio climático
Sus antecedentes:
- Los incendios forestales son componentes naturales de los ecosistemas, pero las actividades humanas y el cambio climático aumentan su frecuencia e intensidad.
- Los bosques de Tamil Nadu enfrentan crecientes riesgos de incendios debido al aumento de la presión humana y los cambios climáticos.
- La gestión eficaz de los incendios es crucial para la estabilidad ecológica y socioeconómica.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar un mapa de probabilidad de incendios forestales en todo el estado de Tamil Nadu.
- Para guiar al Departamento Forestal de Tamil Nadu (TNFD) en estrategias proactivas de supresión de incendios.
- Identificar las principales causas del riesgo de incendio forestal.
Principales métodos:
- Utilizó un modelo de entropía máxima (MaxEnt) solo de presencia con datos de incendio de 2020 para capacitación y datos de 2021-2022 para validación.
- Incorpora 19 predictores topográficos, climáticos y antropogénicos con una resolución de 1 km.
- Probabilidad de incendio clasificada en zonas de bajo, mediano y alto riesgo a través de los rangos forestales.
Principales resultados:
- El modelo MaxEnt demostró una excelente precisión predictiva (AUC = 0,92, precisión de la prueba = 0,88).
- La proximidad a las tierras de cultivo (32,8%) y los pastizales (25,8%) fueron los factores predictivos más significativos de la ignición de incendios.
- Las zonas de alto riesgo, que comprenden el 6,4% de los rangos, representaron el 54% de los incendios recientes, lo que indica una alta influencia de la gestión.
Conclusiones:
- El mapa de probabilidad de incendio identifica efectivamente las áreas críticas para la gestión específica de incendios forestales y la asignación de recursos.
- El enfoque ofrece un modelo transferible para las regiones tropicales con datos limitados para mejorar los esfuerzos de extinción de incendios.
- La investigación futura debe integrar datos dinámicos sobre el clima y la humedad del combustible para mejorar los sistemas de alerta temprana.
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